Hola, buen dia en ese paper mostramos como nos enseñamos a publicar en R, enseguida aparece un ejemplo
library(moments)
library(plotrix)
library(modeest)
library(ggplot2)
library(stats)
#Ejercicio 1#
a=(c(2,3,4,5,6,4,5,8,5,5,5,4,1,1,4,8,9,4,7,8,9,9,9,8,7))
mean(a) #Media
## [1] 5.6
median(a) #Mediana
## [1] 5
library(moments)
sd(a) #Desviación Estandar
## [1] 2.5
var(a) #Varianza
## [1] 6.25
kurtosis(a) #Curtosis
## [1] 2.019467
skewness(a) #Coeficiente de asimetría
## [1] -0.159744
#Si este coeficiente es nulo, la distribucion se dice normal (similar a la distribucion normal de Gauss) y recibe el nombre de mesocurtica. Si el coeficiente es positivo, la distribucion se llama leptocurtica, hay una mayor concentracion de los datos en torno a la media. Si el coeficiente es negativo, la distribucion se llama platicurtica y hay una menor concentracion de datos en torno a la media
range(a) #Rango
## [1] 1 9
min(a) #Valor mínimo
## [1] 1
max(a) #Valor Máximo
## [1] 9
sum(a) #Suma de todos los datos
## [1] 140
std.error(a) #Error estandar
## [1] 0.5
#El error estandar de la media es simplemente una medida de cu?n dispersos est?n los valores alrededor de la media. Hay dos cosas a tener en cuenta al interpretar el error est?ndar de la media: #1. Cuanto mayor sea el error est?ndar de la media, m?s dispersos estar?n los valores alrededor de la media en un conjunto de datos.
length(a) #Cantidad de datos
## [1] 25
quantile(a) #Cuartiles
## 0% 25% 50% 75% 100%
## 1 4 5 8 9
Estos graficos son de prueba
#Graficos
boxplot(a) #Grafico de cajas de los datos
hist(a)
plot(a) #Grafico de dispersion
barplot(a) #Grafico de barras
pie(a) #Grafico de pastel o sectorial
Todo esto es posible gracias al Dr. Samid.. te recomiendo visitar su
canal de Youtube TERTULIAS DE LIMON
saludos cordiales!